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정적 분석과 AI Agent 기반으로 Legacy 현대화 계획 수립 시간을 주 단위에서 시간 단위로 단축
I built a CLI that scans legacy codebases and generates a modernization plan
AI 요약
Context
EOL 상태인 Spring Boot 2.7 및 Angular 14 기반의 Legacy 시스템에서 문서 부재와 복잡한 SQL Server Stored Procedure로 인한 분석 병목 발생. 수동 코드 분석에 따른 높은 오류 가능성과 현대화 로드맵 수립을 위한 막대한 리소스 소모가 주요 한계점임.
Technical Solution
- Deterministic Compliance Engine을 통한 OWASP/CWE 패턴 매칭 기반의 1차 정적 분석 수행
- 전체 코드 전송 대신 모듈별 Context Pack을 구성하여 Token 효율성을 최적화한 Context Manager 설계
- 단순 Chat 형태가 아닌 방법론 기반의 Prompt를 적용하여 증거(file:line) 중심의 구조화된 출력을 강제하는 5종의 AI Agent 도입
- Read-only 설계를 통한 원본 코드 보존 및 분석 결과의 독립적 저장 구조 채택
- 분석 데이터를 기반으로 PRS, SDD, MMP 및 원자적 단위의 YAML Execution Specs를 자동 생성하는 파이프라인 구축
- 분석 단계의 결정론적 스캐닝과 실행 단계의 생성형 AI를 분리하여 결과의 신뢰성 확보
실천 포인트
- Legacy 분석 시 전체 코드를 LLM에 입력하지 말고 모듈 단위의 Context Pack으로 분할하여 전송할 것 - AI 결과물의 신뢰성을 위해 반드시 파일 경로와 라인 번호를 포함하는 Evidence 기반의 출력을 강제할 것 - 현대화 계획을 수립할 때 단순 리팩토링이 아닌 롤백 전략이 포함된 원자적 단위의 Execution Spec을 정의할 것